基于Matlab-圖像匹配——模板匹配(共8頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 課程名稱 數(shù)字圖像處理 實(shí)驗(yàn)序號(hào) 實(shí)驗(yàn)8 實(shí)驗(yàn)名稱 圖像匹配模板匹配 實(shí)驗(yàn)地點(diǎn) 綜B207 實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí) 2 實(shí)驗(yàn)類型 驗(yàn)證性 2017年 10 月 16 日一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙笤跈C(jī)器識(shí)別物體的過程，常需把不同傳感器或同一傳感器在不同時(shí)間，不同成像條件下對(duì)同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對(duì)準(zhǔn)，或根據(jù)已知模式到另一幅圖中尋找相應(yīng)的模式，這就叫做匹配。模板匹配是一種最原始、最基本的模式識(shí)別方法。利用模板匹配可以在一幅圖像中找到已知的物體。這里的模板指的是一幅待匹配的圖像，相當(dāng)于模式識(shí)別的模式?；疽笕缦?     

2、60;(1).進(jìn)行匹配的兩幅圖像為JPG格式或BMP格式。     (2).能夠進(jìn)行對(duì)兩幅數(shù)字圖像的匹配。     (3)采用交互式程序?qū)D像進(jìn)行匹配。二、實(shí)驗(yàn)原理與內(nèi)容模板匹配是指用一個(gè)較小的圖像，即模板與源圖像進(jìn)行比較，以確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區(qū)域，若該區(qū)域存在，還可確定其位置并提取該區(qū)域。 模板匹配常用的一種測(cè)度為模手術(shù)臺(tái)與源圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的誤差平方和。設(shè)f(x,y)為M×N的源圖像，t(j,k)為J×K(JM,KN)的模板圖像,則誤差平方和

3、測(cè)度定義為: DS(x,y)稱為源圖像中與模板對(duì)應(yīng)區(qū)域的能量，它與像素位置（x,y）有關(guān)，但隨像素位置（x,y）的變化，DS(x,y)變化緩慢。DST(x,y)模板與源圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的互相關(guān)，它隨像素位置（x,y）的變化而變化，當(dāng)模板t(j,k)和源圖像中對(duì)應(yīng)區(qū)域相匹配時(shí)取最大值。DT(x,y)稱為模板的能量，它與圖像像素位置(x,y)無關(guān)，只用一次計(jì)算便可。顯然，計(jì)算誤差平方和測(cè)度可以減少計(jì)算量。 基于上述分析，若設(shè)DS(x,y)也為常數(shù)，則用DST(x,y)便可進(jìn)行圖像匹配，當(dāng)DST(x,y)取最大值時(shí)，便可認(rèn)為模板與圖像是匹配的。但假設(shè)DS(x,y)為常數(shù)會(huì)產(chǎn)生誤差，嚴(yán)

4、重時(shí)將無法下確匹配，因此可用歸一化互相關(guān)作為誤差平方和測(cè)度，其定義為：模板匹配的示意圖如圖圖2.1所示，其中假設(shè)源圖像f(x,y)和模板圖像t(k,l)的原點(diǎn)都在左上角。對(duì)任何一個(gè)f(x,y)中的(x,y),根據(jù)上式都可以算得一個(gè)R(x,y).當(dāng)x和y變化時(shí)，t(j,k)在源圖像區(qū)域中移動(dòng)并得出R(x,y)所有值。R(x,y)的最大值指出了與t(j,k)匹配的最佳位置，若從該位置開始在源圖像中取出與模板大小相同的一個(gè)區(qū)域，便可得到匹配圖像。三、實(shí)驗(yàn)軟硬件環(huán)境1.計(jì)算機(jī)2.Matlab軟件四、實(shí)驗(yàn)過程（實(shí)驗(yàn)步驟、記錄、數(shù)據(jù)、分析）1. 圖像模板匹配實(shí)驗(yàn)代碼如下：a=imread('b.j

5、pg');a1=imcrop(a);imwrite(a1,'moban.jpg','jpg'); %構(gòu)建一個(gè)模板pipeitu=imread('moban.jpg');%讀取模板圖像yuantu2gray=rgb2gray(yuantu);%將原圖灰度化pipeitu2gray=rgb2gray(pipeitu);%將模板圖灰度化pipei_height,pipei_width=size(pipeitu2gray);yuantu_height,yuantu_width=size(yuantu2gray);imshow(yuantu);%顯

6、示原圖像hold on;for i=1:yuantu_height-pipei_height for j=1:yuantu_width-pipei_width temp_picture=imcrop(yuantu2gray,j,i,pipei_width-1,pipei_height-1); r=corr2(temp_picture,pipeitu2gray);%取得相關(guān)系數(shù) if r>0.95 %規(guī)定值為0.95%下面用plot函數(shù)在原圖的坐標(biāo)系上畫出匹配區(qū)域 plot(j:j+pipei_width,i,'b'); plot(j:j+pipei_width,i+pipei_height,'b'); plot(j,i:i+pipei_height,'b'); plot(j+pipei_width,i:i+pipei_height,'b'); end endend這是在原圖上截取一部分作為模板，經(jīng)過比較長的運(yùn)算，終于可以在原圖像上匹配到的區(qū)域五、測(cè)試/調(diào)試及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析通過代碼，可以看到在原圖像找到了匹配區(qū)域，并且可以畫上了對(duì)應(yīng)的框。六、實(shí)驗(yàn)結(jié)論與體會(huì)結(jié)論：通過本次實(shí)驗(yàn)學(xué)會(huì)了如何在原圖像上截取